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移动电子商务利用手机等移动终端随时随地接入网络的特点,使用户得以脱离Internet网络环境接入的束缚,最大限度地进行高效自由的商务活动,促进了高效商务活动的发展。随着3G网络的商用,移动电子商务将全面加快应用普及的步伐。数据采集是移动商务中手机终端的重要作用之一,却因手机配置等原因没有得到很好的发挥,制约了移动商务的发展。随着摄像手机的发展,利用手机上的摄像头识读条码图像是一种经济、高效、便捷的数据采集方式。但是由于手机的运算能力、存储能力差、摄像头像素不高等原因,这种数据采集方式在实际应用中存在着识读率低、识读时间过长等问题。因此,研究基于低配置普通摄像手机的高效可靠的图像识别技术对于移动电子商务推广应用意义重大。论文围绕着条码图像在手机环境下的识别进行了详细的讨论。首先分析了典型移动商务系统的框架和框架中的数据采集方式所面临的主要问题(主要是条码图像识别对资源要求高和手机软硬件环境差之间的矛盾所造成的),接着探讨了不同类型条码的特点及编码规则,指出条码的异同,从而帮助理解不同条码的识别方法之间的差异。接着对图像处理算法进行了细致的分析,针对手机的特殊环境和条码图像的特点,改进了滤波去噪和二值化步骤,使得其效率相对于传统的方法来说分别提升了21.7%和45.78%,使得其在保证处理效果的同时所需的计算量和存储量最小,提高了效率。从一定程度上缓解了图像处理的大计算量、大存储量与手机终端运算能力低、存储空间有限这一矛盾。然后文章分别以CODE39和QR码为例介绍了一维和二维条码识别的步骤。对于QR码文中根据其定位符号的特点,在国标GB/T18284-2000中的参考识别步骤上进行了一定的优化,使其更符合手机软硬件环境。根据对条码编码规则的讨论,文中的方法对开发其他条码在手机环境下的识别方法有参考意义。识别算法实现在摄像手机索爱K750上进行了验证,实验表明文中的识别方法在普通摄像手机上能正常运行,CODE39码QR码的识别率分别达到了91.3%和93.1%,在保证较好识别效果的同时使得所需的计算量和存储量较小,能在普通配置的摄像手机上进行,达到了预期的效果。